從 ICO 炒作到 AI 實用：Web3 中加密代理的演變

作者：Iraklis A，CoinTelegraph；編譯：白水，金色財經(jīng)

人工智能驅(qū)動的加密代理的崛起遵循著熟悉的軌跡，反映了 ICO 時代項目的最初繁榮、蕭條和復(fù)蘇。就像早期的區(qū)塊鏈企業(yè)在成熟為可持續(xù)生態(tài)系統(tǒng)之前靠炒作蓬勃發(fā)展一樣，當(dāng)前的人工智能代理項目浪潮正在經(jīng)歷快速的市場轉(zhuǎn)變。

HTX Ventures 和 HTX Research 的一份新報告稱，隨著該行業(yè)競爭加劇、流動性分散以及許多項目難以定義明確的用例，投資者變得越來越謹(jǐn)慎。不過，隨著該行業(yè)走出投機階段，人工智能驅(qū)動的加密代理有望發(fā)展出以真正的實用性為基礎(chǔ)的可持續(xù)商業(yè)模式。

從 Meme 炒作到現(xiàn)實：加密代理的演變

2024 年加密代理項目的最初浪潮是由對 AI 項目的狂熱推動的。在 2024 年 10 月 Marc Andreessen 捐贈 50,000 美元比特幣以及今年早些時候代幣發(fā)行成功的影響下，許多 AI 代理項目于 2024 年第一季度進入該領(lǐng)域，并在 2025 年第一季度迅速稀釋了流動性。與任何新興行業(yè)一樣，早期的炒作并不總是能轉(zhuǎn)化為長期可行性，加密 AI 代理行業(yè)隨后進入了冷靜期。

市場領(lǐng)域現(xiàn)在正進入一個更加成熟的階段，重點正在從投機興奮轉(zhuǎn)向創(chuàng)收和產(chǎn)品性能。在這個不斷變化的環(huán)境中，贏家將是那些能夠創(chuàng)造穩(wěn)定收入、支付運行 AI 模型的成本并為用戶和投資者提供有形價值的人。

AI 代理應(yīng)用強調(diào)該技術(shù)在現(xiàn)實世界中的實施和商業(yè)化，特別是在自動交易、資產(chǎn)管理、市場分析和跨鏈交互等領(lǐng)域。這種方法與多代理系統(tǒng)和 DeFAI（去中心化金融 + AI）計劃相一致，例如 Hey Anon、GRIFFAIN 和 ChainGPT。

最近的研究強調(diào)了多智能體系統(tǒng) (MAS) 在投資組合管理中的優(yōu)勢，尤其是在加密貨幣投資中。Griffain、NEUR 和 BUZZ 等項目已經(jīng)展示了 AI 如何幫助用戶與 DeFi 協(xié)議交互并做出明智的決策。與單智能體 AI 模型不同，多智能體系統(tǒng)利用專門智能體之間的協(xié)作來增強市場分析和執(zhí)行。這些智能體以團隊形式運作，例如數(shù)據(jù)分析師、風(fēng)險評估員和交易執(zhí)行部門，每個智能體都經(jīng)過培訓(xùn)以處理特定任務(wù)。

MAS 框架還引入了智能體間通信機制，同一團隊中的智能體通過集體學(xué)習(xí)來完善預(yù)測，從而減少市場趨勢分析中的錯誤。DeFAI 的下一階段可能會涉及去中心化治理模型的更深入集成，其中多智能體系統(tǒng)參與協(xié)議管理、財務(wù)優(yōu)化和鏈上合規(guī)執(zhí)行。

DeepSeek-R1：AI代理訓(xùn)練的突破

DeepSeek-R1 是 AI 代理技術(shù)的一次突破，這項創(chuàng)新挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的 AI 訓(xùn)練方法。與以前的模型不同，DeepSeek-R1 依賴于監(jiān)督微調(diào) (SFT)，然后是強化學(xué)習(xí) (RL)，而 DeepSeek-R1 采用了不同的方法，完全通過強化學(xué)習(xí)進行優(yōu)化，而無需初始監(jiān)督階段。這種轉(zhuǎn)變顯著提高了推理能力和適應(yīng)性，為更復(fù)雜的 AI 驅(qū)動加密代理鋪平了道路。

要理解這種范式轉(zhuǎn)變，請考慮兩種不同的學(xué)習(xí)方法。在傳統(tǒng)的 SFT 和 RL 模型中，學(xué)生首先從練習(xí)冊中學(xué)習(xí)，練習(xí)有固定答案的問題 (SFT)，然后接受輔導(dǎo)以完善他們的理解 (RL)。相比之下，在 DeepSeek-R1 模型（純強化學(xué)習(xí)）中，學(xué)生直接參加考試并通過反復(fù)試驗進行學(xué)習(xí)。這種方法允許學(xué)生根據(jù)反饋動態(tài)改進，而不是依賴預(yù)定義的答案。

利用 DeepSeek-R1 的純 RL 模型，AI 代理可以在現(xiàn)實世界條件下通過反復(fù)試驗進行學(xué)習(xí)，并根據(jù)即時反饋動態(tài)調(diào)整其策略。

這種方法具有更大的適應(yīng)性，對于 DeFi 中的多代理 AI 系統(tǒng)特別有用，因為實時市場波動需要代理做出自主的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。例如，由 AI 驅(qū)動的代理可以監(jiān)控流動性池、檢測套利機會并根據(jù)實時市場情況優(yōu)化資產(chǎn)配置。這些代理可以快速適應(yīng)市場波動，確保更高效的資本配置。

iDEGEN 于 2024 年 11 月下旬推出，是第一個基于 DeepSeek R1 構(gòu)建的加密 AI 代理。DeepSeek 的 R1 模型的這種集成強調(diào)了加密 AI 代理如何繼承這種增強的推理能力，以極低的成本與其他成熟的 AI 模型競爭。

DeFi 自動化中向 RL 驅(qū)動的多智能體 AI 的轉(zhuǎn)變凸顯了為什么閉源 AI 模型（例如 OpenAI 的基于 GPT 的系統(tǒng)）正在成為一項不可持續(xù)的開支。由于工作流程通常需要每筆交易處理 10,000 多個代幣，因此封閉的 AI 模型會產(chǎn)生巨大的計算成本，從而限制了可擴展性。相比之下，像 DeepSeek-R1 這樣的開源 RL 模型允許為 DeFi 應(yīng)用程序量身定制去中心化、經(jīng)濟高效的 AI 開發(fā)。

Web3 中 AI 代理的未來

該領(lǐng)域長盛不衰的關(guān)鍵在于持續(xù)創(chuàng)新、適應(yīng)性和成本效益。像 DeepSeek-R1 這樣的開源 AI 模型正在降低進入門檻，讓區(qū)塊鏈原生初創(chuàng)公司能夠開發(fā)專門的 AI 解決方案。與此同時，DeFAI 和多代理系統(tǒng)的進步將推動 AI 與去中心化金融之間的長期融合。

結(jié)論很明顯：項目必須證明其價值超越炒作。那些開發(fā)可持續(xù)經(jīng)濟模型并利用尖端 AI 進步的人將定義智能區(qū)塊鏈生態(tài)系統(tǒng)的未來。加密代理的 ICO 時代正在發(fā)展，下一波贏家將是那些能夠?qū)?chuàng)新轉(zhuǎn)化為長期可行性的人。